陶西平：人工智能与教育的深度融合会给教育带来哪些挑战
这次“国际人工智能与教育大会”，主旨就是落实《2030年可持续发展议程》的承诺。所以在会上对人工智能与教育的结合问题进行了广泛的讨论，也提出了许许多多推进过程中遇到的问题，最终发表了《北京共识》。
01
如何推动人工智能和教育的深度融合
第一个问题我想谈谈积极推动人工智能和教育的深度融合。
《北京共识》提出，各国要引领实施适当的政策应对策略，通过人工智能与教育的系统融合，全面创新教育、教学和学习方式，并利用人工智能加快建设开放灵活的教育体系，确保全民享有公平、适合每个人且优质的终身学习机会，从而推动可持续发展目标和人类命运共同体的实现。
习主席在大会的贺信中强调，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新，充分发挥人工智能优势，加快发展伴随每个人一生的教育、平等面向每个人的教育、适合每个人的教育、更加开放灵活的教育。我想这四句话实际上就概括了人工智能与教育深度融合的目标。
第一个方向，就是要发展教育终身化。因为科技革命引发了产业变化，要给转变经济发展方式、优化经济结构、转换增长动力提供基础，同时也给人类带来挑战，要求每个人在一生当中利用各种机会革新、深化和进一步充实。所以必须推动传统的教育向终身教育发展，推动人们不断的更新观念、更新技能，成为贯穿于人的一生的持续学习的过程。
现在有一种说法，就是“知识不重要了，关键在于能力”，这个观点的出现主要是因为知识更新的速度是在不断的加快。有专家预测，最近30年产生的知识总量数据相当于过去两千年的知识总量的和。而到了2030年，就是现在的三到四倍，2050年，当今的知识总量可能只占到当时知识总量的1%。所以知识的更新速度加快了。
我们所讲的能力，首先是学习的能力，更新和运用知识的能力。因此，我们讲能力更重要，就是希望能够更快速的学习新知识、应用新知识，而人工智能能够使得学习方式更加灵活，从而极大的增加了人们的学习机会，从陈旧的学习资源向新生的学习资源转变，专用的学习资源向普适的学习资源转变，单一的学习方式向多元的学习方式转变。人工智能跟教育的深度融合，使得终身教育和终身学习产生深刻的变革。
第二个方向，要促进教育的公平化，就是要发展平等面向每个人的教育。十九大报告提出，让每个孩子都享有公平而有质量的概念，这是我们当前的教育，特别是基础教育改革跟发展面临的主要任务。在这个概念中，我们比较关心的，一个是公平，一个是质量。实际上，我觉得最难的是前面提的“每个人”，一般的讲公平、讲质量都容易，但真正的落实到每个人的时候都是很难的。
人工智能的发展，能够加大对教育资源空间局限性的改变，使得优质教育资源共享成为可能，来促进阶层公平、配制公平的逐步实现。
第三个方向，要促进教育的个性化，发展适合每个人的教育。实现个性化是实现素质教育的重要措施，是教育贯彻以人为本的真正体现，素质教育归根结底是尊重教育的个性化发展，尊重每个学生的个性差异，因材施教，为每个学生提供适合的教育是当前发展素质教育的核心。
但现在多数学校难以真正适合每个学生的个性发展，人工智能教育的深度融合使得学生个性化学习成为可能，能够创造真正适合不同个体的学习需求。现在不少学校、不少培训机构和科研机构，都正在这方面做很多探索。
第四个方向，就是促进教育开放，发展更加开放灵活的教育。人工智能跟教育的深度融合，使得传统学校教育封闭式的模式发生很大变化，突破了传统教学方式的时空限制，改变了学校的封闭的结构，形成开放性的、弹性的教育结构，促进了教学目标、教育内容、教学方法、教学条件的开放性，搭建一个为全民服务的学习平台，使得人人学习、时时学习、处处学习变成现实，这样就使我们的教育生态能够发生重大的变化。
02
人工智能与教育的融合给教育带来哪些挑战？
第二个问题我想谈谈人工智能与教育的融合必须坚持以人为本。人工智能是机械所展示的智能，而不是人类的自然智能。《北京共识》中写了这样一段话：人工智能的开发应当为人所控，以人为本，人工智能的部署应当服务于人并以增强人的能力为目的，人工智能的设计应当合乎伦理，避免歧视，公平、透明和可审核，应在整个价值链全过程中监测，并评估人工智能对人社会的影响。因此，人工智能必须以人为本和服务于人。
同时，在《北京共识》里面，还有这样一段话，就是人工智能领域的复杂性和迅猛发展速度，对人工智能的多元化理解、宽泛的外延和各种差异较大的定义，以及在不同场景中的多样化的地域，及其引发的各种挑战。对于人工智能，各位专家理解不同，而且它和教育的融合有着宽泛的外延，也有着比较狭窄的外延。在应用当中，也有着不同方式，所以就给我们提出了很多的挑战。
而《北京共识》还提出，认识到人类智能的独特性，重申联合国教科文组织在人工智能使用方面的人文主义取向。联合国教科文组织发表过一个报告叫《反思教育》，明确提出了当前教育的根本发展方向，就是提倡人文主义，这个人文主义认为重点要在于增强人的社会责任感和能力，所以人工智能的应用，归根结底也应该以人为本。
《北京共识》正提出来，要重申教育人工智能方面的技术突破，应该被视为改善最弱势群体受教育机会的一个契机，确保人工智能促进全民优质教育和学习机会，无论性别、残疾状况、社会和经济条件、民族和文化背景，以及地理位置，如何教育人工智能的开发和使用，不应该加深数字鸿沟，也不能对任何少数群体或者弱势群体表现出偏见。这是第一个。
第二，需要应对伦理和法律的挑战，确保人工智能的应用合乎伦理、透明而且可审核。《北京共识》指出，认识到在数据开发获取和数据隐私保护之间的两难困境，这个两难困境在我们的人工智能与教育现在的事业当中已经开始出现。现在我们可以观测学习过程当中学生的反映，包括面部、眼神的反映来评定教学的成果和学生的学习状态，这本来是很好的，但这又牵扯到学生的隐私。
我们对学生隐私保护的重视还是很不够的。例如说在英国伯明瀚中学和学生座谈的时候，有的学生发言非常好，我拿相机给他拍照，结果校长马上提醒我，您要拍照，要经过他本人同意。我在多伦多参观过最好的学校，他们说你们可以拍我们的学校，但不能拍学生，拍学生的话家长会告我们。
比如我们学校发表文章，如果牵涉到学生的问题的时候，提到这个学生，就不直接用本名了，用化名，开始注意。但是人工智能的发展，非常有可能对这种伦理产生挑战。
大家应该看到一个问题，就是人工智能作为一项新的技术，它本身并没有善恶之分，因为它本身是一个工具，我们可以用它来造福人类，也可以用它侵犯人权，也可以用它来实施犯罪。
随着人工智能的发展，现在又出现一个概念“机器学习”，又提炼发展了“深度学习”。这些，对于学生的思维能力的发展，学习能力的提高有很大的帮助，但同时，在深度学习发展的同时又出现了一个“人工伪造”。这个深度伪造已经成为了严重问题，从2013年到2017年，我国的网络诈骗增长了350%。
所以对于我们来说，不是把人工智能的技术传授给学生就完了，在人工智能和教育融合的过程当中，立德树人仍然是根本任务。制订保护法规和监管框架，保证对学习者进行合乎伦理的、非歧视的、公平、透明、可审核的使用，确实是非常重要。
第三条挑战，是对教育工作的挑战。人工智能的发展对教育工作提出很多挑战，但最重要的一个挑战就是教师。《北京共识》中认为，教师无法被替代。虽然人工智能为支持教师履行教育和教学职责提供了机会，但教师和学生之间的互动和协作应确保作为教育的核心。
现在有几种观点，一种是人工智能的各种工具是教师的支撑；另外一种观点，教师要变成人工智能工具的助手；当然还有第三种观点，最终人工智能将取代教师。
实际上《北京共识》还是明确指出了，教师是无法被机器取代的，顾明远先生最近就这个发表了很多看法。
同时，在《北京共识》里也指出，要动态的来审视并且界定教师的决策及其所需要的能力。关于教师角色的改变，《北京共识》强调“动态”，所谓动态，也就是要从实际出发，从发展的角度出发，而不是一步到位的就能做到。动态的来看教师角色需要转变，所以要提高教师的能力，要强化教师培训，并且制订适当的方案，我们国家已经颁布了文件，要支持教师在富含人工智能的环境当中有效的工作做好准备。
所以教育的核心还是师生之间的互动，但同时人工智能在教师的工作当中要发挥很大的作用，所以教师要学会在富含人工智能的教育环境当中来有效的工作，并且现在我们应该开始做好准备，这是我想讲的第二点。
第三点，未来教育与人工智能的基础素养。现在我们谈人工智能谈论了很多，谈未来教育也谈了很多。我们应该充分的认识到，人工智能可能引发教育变革，绝对不能够低估人工智能对未来教育的改变。但是我觉得，人工智能并不是决定未来教育唯一的因素。未来教育，和过去的教育，以及现在的教育都一样，都是取决于三个重要的因素。
03
未来教育取决于三个重要因素：时代、文化传统、技术发展
第一，时代变化决定未来教育。教育发展有鲜明的时代性，无论是农业社会、工业社会和信息社会，教育都由它的时代来决定，都有鲜明的时代特色。联合国教科文组织的《反思教育》报告就充满了人文主义色彩，强调教育应该跟人类的可持续发展，跟人类的命运联系在一起，所以核心应该是增强人们的社会责任感和能力，而不是简单的知识和技能。因此，未来教育的变化也必然带有浓重的时代色彩。
第二，文化传统贯穿着未来教育。不同国家、民族都有自身的文化传统，尽管将来教育的国际交流加强了，界限融合不断增强了，文明因为交流而多采，文明因为互见而丰富，但仍然会贯穿着自己国家的文化传统，这种文化传统还包含着我们的社会制度、信仰、风俗习惯等等，这些都受一定的影响。
未来教育，可以是多元化的，但绝不可能形成世界统一的教育。我们在以色列参观的时候，看到以色列的学生在用电脑学犹太教的教义，所以教育不可能不受文化影响。
第三，技术发展改变未来教育。技术发展将对未来学习方式、学习形态等方面产生巨大影响。
基于以上认识，我觉得中国新时代的教育方针，谈到未来教育，现在有两种角度。一种角度是理想角度，就是无时空角度，所谓无时空角度，这个“未来”指什么时候？可以是30年后、100年后，反正是将来。另外一种是有时空的未来，所谓有时空的未来，第一有时间，比如说我们以2030年为目标，第二我们指的空间是中国，中国到2030年的教育，是我们研究未来教育的一个重点内容，我想这两者都有意义。
我觉得，从现在看还是应该重点关注中国到2030年或者到两个100年的有时空观念的未来教育进行研究。新时代的教育方针，培养学生德智体美劳全面发展仍然是基础素养，也是人工智能基础素养的基本内涵。人工智能跟教育的结合是改革创新的过程，所以我说，人工智能跟教育的融合过程，不是一个物理变化，应当是一个化学变化。
如果我们拿着老一套的内容、方法，应用于教学过程当中，事实上这不是真正的融合。
《北京共识》提出，进行有效的人机协作，需要具备一系列的人工智能素养。所以应该采取体制化行动，提高社会各个层面所需的基本人工智能素养，提高社会各阶层的基本人工素养，对迎接人工智能时代来临是非常重要的。
我们回顾一下信息技术和互联网应用于教育的过程，我们既有经验也有教训，一开始应用信息技术的时候，想得非常美好，但现在又遇到了种种问题，有的学校不让带手机，有的学校不让带电脑等等，一系列没有预测到的问题出现。
所以《北京共识》提出来，因为注意到缺乏有关人工智能与教育产生影响的社会性的研究，所以应该支持人工智能对学习实践、学习成果以及对新学期形式的出现和验证产生的影响开展研究、创新。一定要经过实验，实验成功了再进入学校，否则的话会引起很多的反复。
人工智能现阶段也应该先有一个实验的过程，有一个注重实验检验的过程，使得人工智能能更好的应用于教育。
同时，《北京共识》还提出来要支持对新型人工智能发展影响相关的前沿问题进行前瞻性研究，推动探索利用人工智能促进教学创新的有效策略和实践模式。所以现在基础教育应该承担起人工智能启蒙教育的任务，通过不同时段，人工智能各学科的教学、综合实践活动，通过线上教学等教育活动，来培养学生的正确的价值观、品德和能力，提高人工智能素养的教育创新。
04
我们的教育往往容易从说教开始，而不注重孩子的感觉
阿根廷的教练在教孩子踢球时首要的是培养孩子对足球的感觉，这是对我们很大的启发。我们往往容易从说教开始，而不注重孩子从感觉开始，因为孩子只有有了好的感觉，才可能真正喜欢。孩子们可以把足球当成是爱好，当成是生活，甚至于生命，那是不可或缺的，而不仅仅是当成一个职业，或者当成是一个事业，是当成自己的事儿，那就从培养感觉开始。
所以我想，人工智能对于孩子的培养，首先不在于说教，还是在于培养孩子们对人工智能的感觉，只有当孩子们对人工智能产生情感认同，产生乐趣，融入生活，才有可能引发孩子对于认知的渴求，产生探索的兴趣。
现在很多学校、很多地区也创造了一个可以动手、充满欢乐的环境，里面有VR、AR、3D打印、激光雕刻、机器人编程等等，孩子们去了就是在里面玩儿，玩儿得非常高兴，这样他对人工智能的感觉就有了，我想我们的启蒙应该是从这个感觉开始，而不是硬给他知识让他背，然后考核一下。
当今时代的青年应该自觉承担起人工智能时代来临的社会责任，我想这恐怕就是我们人工智能教育最终的目的，就是让我们的一代一代的人，能够承担起人工时代来临的社会责任。
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人工智能的历史、现状和未来
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
（作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士）
谈国内外人工智能教育研究现状
谈国内外人工智能教育研究现状时间：2023-04-0700:06:35
摘要：人工智能（ArtificialIntelligence）正以飞快的速度在发展，与此同时也很大影响着教育发展，引领教育迈向“人工智能教育”的新阶段将成为它的使命。通过对比国内外的政策文件以及目前的探究现状，为“人工智能教育”的实际发展提供可操作的路径，进一步建构人工智能新时代背景下的人才培养体系。
关键词：人工智能；人工智能教育；人才培养体系
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）在很大程度扩充了人类身体和大脑无限的潜能。世界围棋冠军李世石和柯洁连续战败于“阿尔法狗”，这使得新一轮的发展热潮在全球性人工智能界掀起了热浪。这几年，很多知名学者在国内陆续开展了有关方面的探索，如，教育人工智能（EAI），闫志明等提出，这一理论划分了教育人工智能的内涵（闫志明等，2017）；智慧教育时代我国人工智能教育应用的发展路径（马玉慧等，2017）；刘清堂等对智能教学技术的发展与展望进行了研究（刘清堂等，2016）。由此看来，人工智能作为一项崭新的技术，将会使教育迎来“人工智能教育”的新征程。人工智能的探索，在国外的发展历程比国内相对较早，所以比国内的技术要更加稳定成熟。人工智能的绝大一部分研究所涉及到的主要部分，又在人工智能的应用方面占据了各个领域。那么，教育作为不可或缺的一部分，已经深深地被人工智能技术带来的便利性所引导。实际上，人工智能教育现阶段早已应用，人工智能教育任何有可能性的发展我们都必须密切关注，作为一名新时代的高等学校的教育工作者，开拓自己的视野，争取走在时代的前列，就必须密切关注着人工智能教育任何有可能性的发展。
1国内外研究现状对比分析
1.1国内研究现状
一般所说的“人工智能教育”，是人工智能与教育的深度融合与发展（吴永和等，2017）。新时代环境下对于“人工智能教育”的研究正在热火朝天地进行着，这时期产生了非常多的研究成果。现在看来，主要应用的方式为“人工智能+教育”，通过将人工智能应用于教育领域，达到提高教育教学质量的目的。本文将把人工智能教育领域的相关调查研究成果作为基础，通过对其进行关键字词的共词网络图分析，以透视“人工智能教育”的学术内涵。以“中国知网”作为主要的检索方式，将“人工智能教育”作为概念的介入点进行搜索，期刊来源限定为核心期刊和CSSCI，时间区间为2000年—2018年，共得到结果48篇。人工智能和教育的融合有着无限可能性。“人工智能教育”人们关注的更多是教育的应用。随着科学技术的发展，人工智能在网路和远程教育中得到了越来越多的应用。其中，机器学习、智能教育以及图像技术处理是“人工智能教育”的基础组成部件。在此基础上，计算机辅助教学、决策支持系统和智能教育系统也得到了迅猛发展。此外，该模式也将触角伸到“互联网+”教育，情感教育等热门教育方向。信息技术、教育应用和学习过程共同出现的次数较多，与很多关键词联系紧密。这表明信息技术、教育应用和人工智能在同一篇文章中一起大量的存在，这也受到了研究者广泛关注。这从总体上说明了“人工智能教育”的研究重点，因此与之相关的研究也围绕其开展。
1.2国外研究现状
美国白宫科技政策办公室于2016年10月了《为人工智能的未来做好准备》报告。在美国，人工智能目前发展的情况以及未来或许会出现的一些疑问，可能存在的市场潜力这篇报告从以下7个层面进行了分析：（1）在交通运输国民的医疗层面的保障，解决了极端的效率低的问题。在公共事务方面，大大改善了国民的生活水平。（2）联邦政府建议，为了提高服务水平和办公效率，应在政府中广泛使用人工智能技术。（3）保障社会的公共安全对于人工智能的应用是首要需要遵守的条件，完善良好的管理制度以利于更好地监管产品后续的管理。（4）人工智能技术的发展离不开联邦政府的长时间的基础投资和对于从业人员的基础培养，巨大的市场需求对于研究人员以及技术专业的需要，需要政府和学校采取有效的措施来满足。（5）人工智能的应用给人们带来了很多便利，机器的自动化操作让人们解放了双手，但有一些行业和人群会因此受到一些潜在的负面影响。（6）在公平性、安全性与治理方面，人工智能被用来控制现实设备，并使人类开始对安全问题产生关注。（7）全球问题，例如：灾害预防、气候变化等，人工智能可以提供解决的新思路。针对人工智能研发，《国家人工智能研发战略规划》提出：（1）人工智能研究的可持续性发展与投资。（2）人与智能的有效性平衡。（3）人工智能的道德性、法律性的提出以及处理其社会性影响。（4）保证人工智能安全的系统环境。（5）开发用于人工智能训练及测试的共享公共数据集环境。（6）人工智能技术测试根据制定的标准和相关参照。（7）对于人力资源的需求性。
2构建“人工智能教育”人才培养体系
2.1“人工智能教育”的业态趋向
以学习者为主体的教育模式，能够帮助教师定制教育模式、个性化受教育者短期以及远期培养。这样的“人工智能教育”，需要学校、企业、政府之间通力合作才能实现。而学校是“人工智能教育”的主要应用阵地，能够为受教育者提供丰富且内容完善的教学资料、先进的教学理论，同时还能够正确地提出理论指导数据；同时，学校也是企业“人工智能教育”此类产品的主要的应用对象。企业应该依托先进的技术，以教育为导向，研发并提供多样化、个性化的教育产品和服务。并依据学校教育的反馈数据，不断改进产品和服务，使其逐渐迎合教育市场和社会的需求，促进学校“人工智能教育”的发展。政府是推动“人工智能教育”正确发展的导向，一方面要为“人工智能教育”产品和服务制定市场标准与政策，规范市场，另一方面也要为学校“人工智能教育”提供科学的导向与指导意见。
2.2“人工智能教育”知识储备措施
2.2.1推广基础教育中的人工智能活动基础教育目前已经在为“人工智能+教育”的教育路径提供发展的基础环境。现阶段，中小学生是国家未来发展的根基，让其学习相关的知识显得非常重要。这就要求学校和政府作出调整，在中小学时期可以设立与人工智能有关的课程，例如，科学技术课程，或者具有开拓性、探究性的学习课程。其能够使得学生具备一些基础知识，帮助学生能够了解人工智能，提高其对人工智能技术的正确认知。
2.2.2完善高校人工智能学科教育框架高等教育能够在“人工智能教育”理念下，为该领域的发展提供人才保障。高校是“人工智能教育”进行各类研发的主要实验场所，因此，需要改善人工智能学科现有的整体知识架构，不断完善人工智能专业种类，同时专门设计人工智能类课程，随着人工智能理论探索的深入，不断推动人工智能教育的实施。高等院校是各种创新人才的发源地，可在部分高校建立人工智能教育试点，同时可以在试点高校建立以人工智能为主的实验室，大力吸引人工智能学科相关高技术人才，通过这些人才的通力合作，逐步优化人工智能培养的专业知识体系以及学科组成。
2.2.3打造人工智能的高端人才队伍人工智能的发展和技术倚重高端人才，培养具有创新能力和研究精神的专业高技术含量人才至关重要，其是“人工智能教育”能够长远、快速发展的依靠。组建“人工智能教育”高端人才队伍，要坚持培养与引进两手把握。一方面，培育高水平研发团队以及实验室。着重支持和培养具有领导能力的领军人才，加强此类技术的基础研究、细化应用研究等。另一方面，还应该加大高端人才的吸引力度。通过重大研发任务和基地平台建设，实现人工智能国际高端人才和创新队伍精准引进。
3结语
人类处于知识改变命运的时代，各类技术正呈现大融合的状态。人工智能从一定程度上帮助人类进行思考，是人类社会发展的重要助力。而将其应用在教育领域，不仅能够更好地提高学生的学习效率，也可以将教师、学校的管理力度提高一个档次。然而，该技术在教育领域的发展还需要不断地努力才可以。
参考文献：
[1]闫志明,唐夏夏,秦旋,等.教育人工智能(EAI)的内涵,关键技术与应用趋势*——美国《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》报告解析[J].远程教育杂志,2017,35(001):26-35.
[2]刘清堂,毛刚,杨琳,etal.智能教学技术的发展与展望[J].中国电化教育,2016(6):15.
[3]吴永和,刘博文,马晓玲.ConstructinganEcosystemof“ArtificialIntelligence+Education”%构筑“人工智能+教育”的生态系统[J].远程教育杂志,2017,35(05):27-39.
作者：缪甜佳单位：南京邮电大学